「以大数据促进学习」　积极善用大数据

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教育传媒香港教育杂志教育专业教案分享专家分享香港教育大学创新项目巡礼香港教育大学知识转移特殊教育与辅导学系赵明明教授大数据以大数据促进学习学界数据库教育专业第18期香港教育杂志42期

　　商界和资讯科技界应用大数据来营利和创新，学术界同样可以藉著快速收集、分析及研究巨量而复杂的资料，提升教与学，于大数据时代获益。香港教育大学特殊教育与辅导学系赵明明教授及其团队自 2016 年推行一项为期五年的研究计划——「以大数据促进学习」，希望以大数据研究帮助香港的教育界。

创建数据库　分析基本数据
　　学校一般以测验、考试、功课、课堂讨论和活动判断学生对课程内容的了解，因此赵教授及其团队（成员包括许嘉凌博士、陈珈文博士、蔡亦婷小姐、黄瑞安先生及林思明小姐）循相关方向创建数据库，透过人工智能和统计系统储存学生的作业和测考的评分及答案，从而创建一个简单易明的数据分析及报告平台，供师生使用。
　　测验分数是基本数据，而学生填写的答案便是大数据重要的一环。研究团队制作了一套人工智能／统计程式，自动将问题按难度排序，再检查学生每题的得分，借此了解学生对相关课题的理解程度，协助老师根据学生的学习需要和难点，调整教学方式。另外，团队亦透过统计（例如题项反应理论）来判断学生答错还是幸运猜中答案，以及题目与受试者之间的互动关系，例如老师批改时是否足够客观，以提升大数据的准确性。
　　赵教授希望日后教学团队能够使用数据库，设计电脑化适性测验：学生一边答题，电脑一边自动根据学生的能力而调整下一题的难度。这样不仅能更准确地评估学生对每个概念的理解，亦能缩短测试时间。除此之外，学者亦可透过数据分析性别等因素会否影响知识的传达或接收，并研究其他外在因素和知识接收程度的关连，继而提升教学效能。

为「好」订立一套客观标准
　　现时，大数据已能为日常功课作简单的文法和拼字检查，大学常用的 Turnitin 系统（防止内容剽窃）亦是大数据的一环，能大大减轻老师的工作。「判断『坏』或『差』十分容易，但评定所谓『好』，则难得多。」因此，赵教授期望藉数据库分析大量文章，建立一套较客观、通用的标准。他认为日后待数据库更为成熟，可以供香港中学文凭考试使用，减低作文卷评分时的主观偏见。除了批改功课，人工智能程式更可以分析文章，找出整篇文章或各段落的关键主题，检查内容会否遗漏了重要的概念。

大数据不藏私　积极扩展网络
　　赵教授说：「大数据现时的问题，不是人工智能太精准和强大，而是太不准确和弱小。大企业用商业秘密为名，隐藏这些弱点。外界难以掌握其准确性，遂不能评估好坏。」因此，赵教授与团队发掘及分享四个公开数据库及 17 组大数据，并由此产生了不少研究主题、学术论文、学术会议及报刊文章等。团队亦积极扩展其大数据网络，与来自 9 个地域共 20 所大学合作，将大数据衍生的知识转移至世界各地的学术社群，与各地的学
者和教育人士共享。